Generative AI là gì? Giải thích thuật ngữ GenAI chi tiết

Thế giới đang chứng kiến sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI), một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực AI. Vậy Generative AI là gì? Hãy cùng Công Nghệ AI VN khám phá khái niệm này, từ cách nó hoạt động đến những điều tuyệt vời nó mang lại cho cuộc sống.

Generative AI là gì?

Để hiểu rõ thuật ngữ AI này là gì thì trước tiên chúng ta cần phân biệt nó với các loại AI khác. Khác với các hệ thống AI truyền thống thường được thiết kế để nhận diện mẫu hoặc đưa ra dự đoán, Generative AI có khả năng sinh ra nội dung độc đáo như văn bản, hình ảnh, âm thanh, thậm chí mã lập trình. Khả năng này bắt nguồn từ việc nó học hỏi từ dữ liệu huấn luyện để tạo ra những sản phẩm mang tính sáng tạo.

Generative AI không chỉ dừng lại ở việc phân tích dữ liệu mà còn có khả năng tạo ra dữ liệu mới hoàn toàn. Dữ liệu này có thể là văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, mã code, hoặc bất kỳ loại dữ liệu nào khác mà mô hình được huấn luyện.

Vậy, điểm mấu chốt để hiểu Generative AI là gì? Đó chính là khả năng sáng tạo của nó. Mô hình này học từ các mẫu, cấu trúc và mối quan hệ trong dữ liệu huấn luyện. Sau đó nó sử dụng những kiến thức này để tạo ra nội dung mới, tương tự nhưng không phải là bản sao trực tiếp của dữ liệu gốc.

Ví dụ: Khi bạn nhập một câu mô tả, hệ thống có thể vẽ ra một bức tranh hoặc viết một đoạn văn hoàn toàn mới dựa trên yêu cầu đó.

Nguyên lý hoạt động của GenAI

Mặc dù có nhiều loại mô hình Generative AI khác nhau, nguyên lý hoạt động chung thường dựa trên các bước cốt lõi sau:

• Học từ dữ liệu (Learning from Data): Các mô hình GenAI được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu. Dữ liệu này càng đa dạng và phong phú, mô hình càng có khả năng tạo ra nội dung chất lượng cao. Loại dữ liệu huấn luyện phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể.
• Xây dựng mô hình (Model Building): Mô hình Generative AI, thường là một mạng nơ-ron sâu (deep neural network), được thiết kế để nắm bắt các mẫu phức tạp trong dữ liệu. Quá trình huấn luyện liên quan đến việc điều chỉnh hàng triệu, thậm chí hàng tỷ tham số bên trong mô hình.
• Tạo ra cái mới (Generating New Data): Sau khi được huấn luyện, mô hình có khả năng tạo ra dữ liệu mới. Quá trình này thường bắt đầu bằng một “lời nhắc” (prompt) hoặc một giá trị ngẫu nhiên. Mô hình sử dụng những gì đã học được để tạo ra dữ liệu mới dựa trên đầu vào này.
• Đánh giá và điều chỉnh (Evaluation and Refinement): Chất lượng của nội dung do AI tạo ra được đánh giá thông qua nhiều phương pháp, bao gồm cả đánh giá của con người và các thước đo tự động. Mô hình có thể được tinh chỉnh thêm để cải thiện chất lượng đầu ra hoặc để thích ứng với các yêu cầu cụ thể.

Các mô hình công nghệ AI tạo sinh

Dưới đây là phân tích chi tiết về các mô hình phổ biến nhất trong lĩnh vực này, mỗi mô hình mang đặc điểm và ứng dụng riêng biệt như sau:

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks, hay GANs, là một trong những mô hình nổi bật nhất khi nói đến AI tạo sinh. Nó bao gồm hai mạng nơ-ron đối kháng: 

• Generator (Bộ tạo): Nhiệm vụ của Generator là tạo ra dữ liệu giả, ví dụ như hình ảnh, từ một đầu vào ngẫu nhiên.
• Discriminator (Bộ phân biệt): Discriminator cố gắng phân biệt giữa dữ liệu thật (từ tập huấn luyện) và dữ liệu giả do Generator tạo ra.

Hai thành phần này hoạt động như một cuộc thi, nơi Generator không ngừng cải thiện để đánh lừa Discriminator, trong khi Discriminator nâng cao khả năng phân biệt. Kết quả của quá trình này là những sản phẩm chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực hình ảnh và video. Tuy nhiên GANs cũng có nhược điểm như khó huấn luyện và đôi khi thiếu ổn định.

Variational Autoencoders (VAEs)

VAEs là một loại mô hình AI tạo sinh khác, hoạt động dựa trên nguyên tắc mã hóa và giải mã dữ liệu. Cụ thể, mô hình này sẽ nén dữ liệu đầu vào thành một không gian tiềm ẩn và sau đó sử dụng không gian đó để tái tạo hoặc tạo ra dữ liệu mới.

• Encoder (Bộ mã hóa): Biến đổi dữ liệu đầu vào thành một biểu diễn tiềm ẩn (latent representation) trong một không gian chiều thấp hơn.
• Decoder (Bộ giải mã): Tái tạo lại dữ liệu ban đầu (hoặc tạo ra dữ liệu mới) từ biểu diễn tiềm ẩn này.

Khác với GANs, VAEs tập trung vào việc học phân phối xác suất giúp quá trình tạo sinh dễ kiểm soát hơn. Ưu điểm của nó là sự ổn định và khả năng tạo ra dữ liệu có cấu trúc rõ ràng. Tuy nhiên, chất lượng đầu ra thường không sắc nét bằng GANs.

Diffusion Models

Diffusion Models là một loại mô hình Generative AI mới nổi, đang thu hút được rất nhiều sự chú ý nhờ khả năng tạo ra hình ảnh chất lượng cao.

• Quá trình khuếch tán thuận (Forward Diffusion): Thêm nhiễu dần dần vào dữ liệu gốc cho đến khi nó trở thành nhiễu hoàn toàn.
• Quá trình khuếch tán ngược (Reverse Diffusion): Học cách loại bỏ nhiễu dần dần để tái tạo lại dữ liệu gốc (hoặc tạo ra dữ liệu mới từ nhiễu).

Quá trình này đòi hỏi nhiều bước tính toán, nhưng kết quả lại vô cùng ấn tượng, đặc biệt trong việc tạo hình ảnh chi tiết. So với các mô hình khác, Diffusion Models mang lại chất lượng cao và khả năng tùy chỉnh tốt. Tuy nhiên, nhược điểm là nó tốn nhiều tài nguyên và thời gian. 

Autoregressive Models

Đây là mô hình tạo dữ liệu theo cách tuần tự, dự đoán phần tiếp theo dựa trên phần trước đó. Nó là giải pháp lý tưởng cho các loại dữ liệu có tính chuỗi như văn bản hoặc âm thanh.

Cách hoạt động của mô hình này là học xác suất có điều kiện của từng phần tử trong chuỗi và từ đó tạo ra kết quả logic, mạch lạc. Mặc dù hiệu quả trong nhiều trường hợp nhưng đôi khi mô hình này lại có tốc độ khá chậm do phải xử lý từng bước.

Transformers

Transformers là mô hình dựa trên cơ chế “attention”, cho phép xử lý dữ liệu tuần tự một cách hiệu quả. Trong bối cảnh ngày nay, mô hình này nổi bật nhờ khả năng học mối quan hệ giữa các phần tử trong dữ liệu để tạo ra nội dung chất lượng cao. Nó đặc biệt phổ biến trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và gần đây là cả hình ảnh.

Ứng dụng nổi bật của Generative AI là gì?

Dưới đây là những lĩnh vực mà GenAI đang tạo ra sự khác biệt rõ rệt.

Tạo hình ảnh và video

Một trong những ứng dụng ấn tượng nhất của Generative AI chính là khả năng tạo hình ảnh và video. Từ việc vẽ tranh nghệ thuật, chỉnh sửa ảnh, đến sản xuất video ngắn, GenAI cho phép người dùng biến ý tưởng thành hiện thực chỉ bằng vài dòng mô tả. Các công cụ như DALL·E hay Stable Diffusion đã chứng minh sức mạnh của công nghệ này.

Ứng dụng này không chỉ phục vụ nghệ sĩ mà còn hỗ trợ các ngành công nghiệp như quảng cáo và giải trí.

Sáng tác âm nhạc

Generative AI cũng đang tạo ra những bước tiến đáng kể trong lĩnh vực âm nhạc. Các mô hình hiện nay đã có thể tạo ra nhạc nền cho video, trò chơi, podcast, hoặc thậm chí sáng tác các bài hát. Nhờ đó, người dùng có thể kiểm soát phong cách, nhịp độ và các yếu tố khác của âm nhạc.

Tạo nội dung

Nếu bạn thắc mắc ứng dụng phổ biến nhất của Generative AI là gì? Đáp án chắc chắn chính là tạo ra nội dung. Từ viết bài blog, truyện ngắn, đến nội dung quảng cáo, GenAI giúp sản xuất văn bản nhanh chóng và chất lượng. Các mô hình như GPT, Gemini, Copilot,… có thể tạo ra những đoạn văn cực kỳ mượt mà, thú vị.

Chatbot

Generative AI đang được sử dụng để tạo ra các chatbot có khả năng trò chuyện tự nhiên và thông minh hơn. Các chatbot này không chỉ trả lời các câu hỏi đơn giản mà còn có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện phức tạp, cung cấp thông tin, hỗ trợ khách hàng, hoặc thậm chí đóng vai trò là bạn đồng hành ảo. Các chatbot tiên tiến, như LaMDA và Bard của Google, thể hiện khả năng đáng kinh ngạc trong việc hiểu và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên.

Qua bài viết này, hi vọng bạn đã có câu trả lời thỏa đáng cho câu hỏi “Generative AI là gì?”. Từ lý thuyết đến các ứng dụng thực tế, GenAI chắc chắn sẽ còn là một chủ đề nóng, tiếp tục mang lại nhiều đột phá và thay đổi trong tương lai gần. Để tìm hiểu thêm nhiều kiến thức về trí tuệ nhân tạo, bạn hãy truy cập ngay Công Nghệ AI VN!

Bạn có thể xem thêm các bài viết khác liên quan đến thuật ngữ AI:

• Computer Vision là gì? Ứng dụng của thị giác máy tính
• NLP là gì?
• Deep learning là gì? Cách hoạt động, ứng dụng thực tế của học sâu
• Machine learning là gì​? 3 loại học máy và ứng dụng thực tế